基于MPEG的全局运动估计技术

提出了一种基于MPEG(moving picture experts group)的全局运动估计技术: 利用四参数模型来描述由摄像机运动带来的全局运动,再利用基于块匹配的算法来求解4个参数,进而作相应的运动补偿.由于MPEG视频流中的运动矢量蕴含了最优块匹配的信息,所以不需要对MPEG视频流完全解码,即可进行参数估计.实验证明该算法速度较快,并能通过运动补偿排除由摄像机运动造成的伪运动区域的干扰.     

多维向量场辐散辐合结构特征自适应匹配方法

利用几何代数的多维统一性与运动表达的简明性,构建了面向多维向量场的辐散辐合结构特征的自适应匹配方法.利用rotor(旋转)结构的一致性表达,建立基于奇异值分解的原始模板与标准辐散模板间的最优rotor求解方法,进而实现了数据自适应的辐散辐合模板生成;基于rotor的旋转角度实现对向量场的几何结构的分类,构建了基于Clifford卷积的自适应模板的匹配算法.基于北美风场数据的算法验证结果显示,本文方法可以有效的解析出不同维度向量场的结构特征,并可实现基于结构特征的向量场分类.     

一种鲁棒的摄像机运动分类算法

摄像机运动分类是基于内容的视频分析和理解的重要问题.本文通过对运动矢量场的分析,提出了一种基于统计学习的、分层次的摄像机运动分类算法.该算法利用支持向量机(SVM)在有限样本条件下的学习能力,实现摄像机运动类型的初步分类;然后,充分考虑运动矢量场的方向和位置信息,进一步区分缩放和旋转操作,并识别摄像机平移操作的方向.算法在运动矢量的预处理过程中引入摄影规则,有效地降低了前景运动噪声的影响.     

基于区域定位与轮廓分割的红外目标检测

红外图像受随机噪声干扰严重.传统的基于高斯混合模型的检测算法检测得到的红外目标受虚假轮廓影响,不易准确辨识.为了准确识别红外目标,采用了一种基于脉冲耦合神经网络和高斯混合模型的红外目标检测算法.首先利用高斯混合模型定位红外目标区域的位置,然后利用基于空间信息的分水岭算法得到闭合区域,再利用基于脉冲耦合神经网络的分割算法剪切其虚影,最终检测到完整的运动目标.结果表明,该方法能够消除在传统方法中产生的虚影现象,得到精确的红外运动目标.通过比较,实验结果优于传统方法.     

基于MPEG的全局运动估计技术

提出了一种基于MPEG（moving Picture experts group)的全局运动估计技术;利用四参数模型来描述由摄像机运动带来的全局运动,再利用基于块匹配的算法来求解4个参数,进而作相应的运动补偿,由于MPEG视频流中的运动矢量蕴含了最优块匹配的信息,所以不需要对MPEG视频流完全解码,即可进行参数估计,实验证明该算法速度较快,并能通过运动补偿排除由摄像机运动造成的伪运动区域的干扰。     

基于LabVIEW平台的网球鹰眼系统

为了克服人类视觉的极限和盲区,提高网球比赛的公允性,设计了一种基于LabVIEW平台的网球鹰眼系统。通过量子粒子群优化算法对摄像机进行标定,拍摄图像,利用Matlab对图像进行滤波、去噪及离散中心化,并对其进行三维匹配,最后通过高斯拟合获得网球运动轨迹,完成对网球运动虚拟场景的搭建。实验结果表明,该系统计算速度快,准确率高,满足设计要求。     

复杂背景下弱小点目标的检测算法

本文讨论复杂背景、强干扰条件下，对于移动平台下弱小目标的检测，提出一种基于隐Markov模型的快速检测算法，该算法通过计算摄像机视场的运动，消除背景的干扰，通过计算模型中的目标转移概率和似然函数，确定点目标的运动轨迹，实验表明了该算法的有效性。     

基于Mean Shift算法的网球运动视频目标跟踪研究

传统Mean Shift算法在运动目标运动速度过快以及被遮挡的情况下,算法的跟踪效果较差。因此,提出基于改进Mean Shift算法的网球运动视频目标跟踪方法,分析Mean Shift算法进行网球运动视频目标跟踪的过程以及存在的弊端。采用最小二乘法对Mean Shift算法进行改进,利用最小二乘法预测网球运动视频目标位置,在该位置上实施迭代跟踪,再用Mean Shift算法得到目标最终跟踪位置,解决目标运动速度过快以及遮挡问题的干扰,减小各帧检索时矢量同收敛点的距离,提高跟踪效率。实验结果说明,所提方法具有较高的跟踪效果和跟踪效率。     

基于电子稳像的特征跟踪算法

在摄像机不稳的情况下,为了使摄像机在跟踪过程中输出稳定的视频图像序列,需将电子稳像和数字图像跟踪算法进行结合研究.提出了一种基于电子稳像的数字图像跟踪算法.通过提取图像的特征点及确定对应特征点进行背景补偿、矢量计算和特征跟踪.与单纯稳像不同的是,该算法的处理过程中考虑到了稳像和跟踪参数的互相影响,解决了稳像中运动物体干扰问题和跟踪中背景特征点干扰问题,实验表明:此算法可提取出有效的特征点,保证算法的精度和实时性,对实际应用有重要意义.     

一种基于HMM模型的弱小点目标的检测算法

讨论复杂背景、强干扰条件下移动平台下弱小目标的检测，提出一种基于隐Markov模型的快速检测算法，该算法通过计算摄像机视场的运动，消除背景的干扰，通过计算模型中的目标转移概率和似然函数，确定点目标的运动轨迹，实验表明了该算法的有效性。     

基于视觉分析的智能拾网球机器人研究

针对目前智能拾网球效率低的问题,本文给出一种基于图像处理算法和蚁群算法的智能拾取网球机器人,该机器人结构为笼式结构,系统通过摄像头实时采集图像信息,使用WIFI传送到PC机,PC机利用图像处理算法从场景中提取所有网球及每个网球的坐标点,使用蚁群算法对提取的网球坐标点进行路径规划得到拾球最短路径;通过摄像头实时采集的图片数据提取拾球机器人的实时位置及方位,控制机器人按规划好的路径对网球进行顺序拾取。     

H.264压缩域中mean-shift聚类运动目标分割算法

针对视频监控、检索,提出了一 种在H.264压缩域下运动对象分 割的新算法。根据实际监控应用特点,算法主要利用H.264码流中提 取的运动矢量(MV)、分块尺寸信息对原始的MV场(MVF)进 行可靠性分析以及空间滤波、mean-shift聚类处理,从而得到可信度较高的 MVF场。首先,从H.264码流中获取原 始MV 并进行归一化处理,同时对原始MVF进行两步空间滤波;其次,对不同的块大 小分配相应的权值作为每个样本 的权重系数,将处理之后的MVF作为样本空间,利用mean-shift聚类获取 真实的MVF;最后,根据可靠的MVF 标记运动目标。实验结果表明,本文提出的mean-shift聚类运动目标分割算 法可以获得有效并可靠的分割结果。     

基于MPEG压缩域的快速、鲁棒的全局运动信息提取方法

全局运动信息在视频分析中起着重要的作用.本文根据MPEG编码特点,提出了一种从MPEG压缩域中快速有效地进行全局运动参数估计的算法.该算法充分利用了MPEG压缩码流中的信息,通过提取预测残差DC图像的运动背景区域,估计全局运动参数,从而保证了参数估计的准确性,有效地克服了已有文献中仅仅采用运动矢量进行全局运动估计的局限性.根据不同的MPEG测试序列的对比分析,结果表明,本算法可快速准确地对MPEG视频序列进行全局运动信息估计,同时具有很高的鲁棒性.     

Three-dimensional reconstruction using homocentric spherical spatiotemporal image analysis

This paper presents a new algorithm for reconstructing a scene of three-dimensional structures from an image sequence. Three-dimensional reconstruction using an image sequence, called the spatiotemporal image method, is robust against image noises. But in this method, camera motion is limited to only one direction translation. Our algorithm makes allowances for camera rotation in spatiotemporal image analysis. With this technique, the whole spatiotemporal image is transformed to spherical projection and three-dimensional structures are determined robustly using the Hough transformation. We call the technique Homocentric Spherical Spatiotemporal Image (HSSI) analysis. With HSSI, it is possible to distinguish objects with a rotating camera from a longer baseline and to measure them with much greater accuracy than previously possible. This algorithm is demonstrated through simulations and experiments with real images from a translating and rotating camera, and the three-dimensional structures in a static scene are reconstructed.     

An adaptive temporal-spatial filter for MPEG decoded video signals

A new adaptive post-processing algorithm for the MPEG decoded video sequences is proposed. We use a motion compensated averaging filter to reduce the noises in the temporal domain and an adaptive spatial filter to remove noise in the spatial domain and preserve the edge of different orientations in the image. A MPEG decoded video sequence called table tennis is processed by our proposed filter. The post-processed video sequence shows that its image quality is improved, especially of the moving objects.     

用于运动估计的最小化MSE滤波器设计

根据估计量的统计特性,提出了一种适用于低信噪比条件下运动估计的最小化MSE(均方误差)滤波器多尺度运动估计算法.首先,根据Cramer-Rao下界建立一个包含估计量噪声项的MSE惩罚函数.然后,最小化MSE惩罚函数设计一种用于低信噪比条件下运动估计的优化滤波器.该优化滤波器与多尺度方法相结合,使其对低信噪比条件下运动估计的精度得到了进一步提高.实验模拟表明,该方法在估计2个像素附近的噪声图像运动时,估计偏差小于0.008个像素.与传统方法相比,本文方法对低信噪比条件下的运动估计具有更高的估计精度.     

Radon变换和全变分相融合的图像复原算法

图像复原的核心是点扩散函数的估计和直接去卷积算法,针对拍照过程中,相机和被拍摄物体由于相对运动而导致的图像退化问题,提出一种基于Radon变换和全变分相融合的图像复原算法。首先利用radon变换对图像退化模型参数进行估计,然后采用全变分算法复原退化图像,最后在Matlab 2012平台进行仿真实验对算法的性能检验。仿真结果表明,相对于其它图像复原算法,本文算法可以准确估计退化模型参数,获得了更加理想的图像复原效果,具有一定的实际利用价值。     

基于灰度投影的快速电子稳像算法

提出的基于灰度投影的快速电子稳像算法是将两维图像转化为一维投影曲线,然后进行一维相关运算求出运动矢量,因此计算量小速度快,且算法是对灰度图像进行直接处理,处理的信息反映了图像的整体特征并有效地抑制了噪声,因此具有较高的稳像精度.该算法经试验证明具有较好的稳像效果,并已进行了基于FPGA的硬件实现.     

Motion estimation methods for overlapped block motion compensation

An extension of conventional block motion compensation (BMC), overlapped block motion compensation (OBMC) has been shown to reduce residual errors and blocking effects in motion-compensated video. However, the overlap creates a noncausal spatial dependence between blocks and complicates motion estimation (ME) for OBMC. Iterative methods have traditionally been employed for overlapped block motion estimation (OBME). For compression, the rate for the motion vector field (MVF) may also be constrained. This work considers several rate-constrained OBME algorithms, both iterative and noniterative. Experiments demonstrate that a simple raster-scan algorithm is effective as a suboptimal, noniterative solution, with comparable or better rate-distortion performance and computational complexity than iterative OBME algorithms. Depending on the application, either this method or a simple block-matching algorithm plus iteration are the most attractive of the tested OBME schemes.     

矿井车载摄像系统中电子稳像算法的研究

为克服矿井车载摄像系统在视频采集过程中的图像抖动问题,提出了一种基于MIC-Harris角点特征的自适应运动补偿电子稳像算法。首先,提出MIC-Harris角点检测算法和由粗到精的匹配策略,实现序列中特征点的快速精确提取。然后根据矿井移动车载图像运动特点,构建运动参数估计模型,运用最小二乘法实现全局运动矢量的求解。最后,提出自适应相邻帧补偿方法,结合Kalman滤波实现补偿矢量的计算,在滤除高频随机抖动同时保留了车载摄像机低频主动运动,并克服了连续视频序列长时间稳像处理的帧间累积误差问题。实验仿真结果表明：本文提出的算法不仅融合了MIC运算速度快和Harris准确度高的优点,而且能够实现矿井车载摄像系统的长时间连续稳像处理,具有较好的稳像效果。